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Un modelo de IA escucha tu tos y detecta si tienes COVID-19

Es muy difícil distinguir entre las personas sanas y aquellas que están infectadas con COVID-19, pero que no experimentan síntomas físicos.

Sin embargo, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) aseguran que sí se puede descubrir a los asintomáticos a través de la forma en cómo tosen.

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Una diferencia que no es descifrable por los sentidos humanos, pero que sí puede ser detectado por la inteligencia artificial, informó la oficina de prensa del MIT.

En un artículo publicado recientemente en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, los investigadores dan a conocer un modelo de inteligencia artificial que distingue a las personas asintomáticas de las sanas a través de grabaciones de tos.

Los interesados envían voluntariamente estas grabaciones a través de navegadores web y dispositivos como teléfonos celulares y computadoras portátiles.

Pixabay

Los investigadores entrenaron el modelo de inteligencia artificial con decenas de miles de muestras de tos, así como con palabras habladas. Cuando alimentaron el modelo con nuevas grabaciones de tos, éste identificó con precisión el 98.5 por ciento de las toses emanadas de personas con COVID-19. Además detectó el 100 por ciento de las toses de los asintomáticos, que informaron que no tenían síntomas pero habían dado positivo en la prueba del virus.

El equipo del MIT está trabajando ahora para incorporar el modelo en una aplicación fácil de usar. Si la Administración de Medicamentos y Alimentos (FDA) de Estados Unidos la aprueba, se podría adoptar a gran escala. Sería una herramienta de preselección gratuita, conveniente y no invasiva para identificar a las personas que probablemente sean asintomáticas de COVID-19.

Un usuario podría iniciar sesión a diario en la app, toser en su teléfono y obtener información al instante sobre si está o no infectado, lo que se luego debe confirmarse con una prueba médica formal.

“La implementación efectiva de esta herramienta de diagnóstico grupal podría disminuir la propagación de la pandemia si todos la usan antes de ir a un salón de clases, a una fábrica o a un restaurante”, asegura Brian Subirana, investigador del Laboratorio de Identificación Automática del MIT.

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